冷 松，張玉蒙，俞立平

(1.揚(yáng)州教育學(xué)院 國際交流學(xué)院， 江蘇 揚(yáng)州 225009；2.伯明翰大學(xué) 數(shù)學(xué)學(xué)院，英國 伯明翰 B15 2TT；3.常州大學(xué) 商學(xué)院， 江蘇 常州 213159)

一、引言

創(chuàng)新速度不僅是企業(yè)生存發(fā)展的重要法寶，也是國家和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要標(biāo)志。改革開放以來，尤其是近20年來，中國創(chuàng)新速度發(fā)展很快。截至2020年，中國專利申請(qǐng)量已經(jīng)連續(xù)10年為世界第一，在國際期刊發(fā)表科技論文數(shù)量居世界第二位，中國研究試驗(yàn)發(fā)展人員總數(shù)位于世界第一位，研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入總量位居世界第二位[1]。1995年，中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出17.85億元、研發(fā)活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量57838人年，實(shí)現(xiàn)新產(chǎn)品銷售收入538.37億元，專利申請(qǐng)數(shù)612件。2019年，中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出3803.96億元，平均年增長(zhǎng)8.88%，研發(fā)活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量860961人年，平均年增長(zhǎng)0.62%，實(shí)現(xiàn)新產(chǎn)品銷售收入59164.22億元，平均年增長(zhǎng)4.58%，專利申請(qǐng)數(shù)302459件，平均年增長(zhǎng)20.59%，中國創(chuàng)新速度取得了突出的成就。

創(chuàng)新速度是個(gè)廣義的范疇，微觀上表現(xiàn)為產(chǎn)品創(chuàng)新速度、研發(fā)速度等，宏觀上可以表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度、區(qū)域創(chuàng)新速度、國家創(chuàng)新速度等，也可以將宏觀創(chuàng)新速度理解為微觀創(chuàng)新速度的綜合。關(guān)于創(chuàng)新速度的界定，傳統(tǒng)上習(xí)慣從微觀企業(yè)層面加以界定。Gee[2]把創(chuàng)新速度界定為開始于創(chuàng)新萌芽到實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品應(yīng)用到市場(chǎng)之后總計(jì)的時(shí)間。Mansfield[3]稱創(chuàng)新速度是從企業(yè)研發(fā)活動(dòng)開始到最終商業(yè)化所跨越的時(shí)間長(zhǎng)度。Millson 等[4]認(rèn)為創(chuàng)新速度包括三個(gè)方面，第一是新產(chǎn)品從研發(fā)到推向市場(chǎng)的時(shí)間跨度；第二是新產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)表現(xiàn)；第三是潛在顧客與研發(fā)團(tuán)隊(duì)的溝通互動(dòng)程度。俞立平和孫建紅[5]提出了產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度的概念，并在宏觀層面對(duì)創(chuàng)新速度進(jìn)行了界定。

中國在技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域取得的飛速成就與國家的創(chuàng)新政策密不可分。2015年《國務(wù)院關(guān)于深化體制機(jī)制改革加快實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的若干意見》中明確提出對(duì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的速度要求。十九大報(bào)告提出到2035年中國躋身創(chuàng)新型國家前列的目標(biāo)，從時(shí)間上對(duì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展提出了要求。在這樣的背景下，從宏觀層面研究中國創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的影響機(jī)制和作用規(guī)律，綜合評(píng)估創(chuàng)新政策的實(shí)施效果并探究其中可能存在的問題具有重要意義。這不僅從理論上進(jìn)一步完善了國家創(chuàng)新系統(tǒng)，而且從實(shí)踐上通過發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新政策可能存在的不足，為政策的優(yōu)化與完善提供重要參考。

關(guān)于創(chuàng)新速度的地位與作用，Melissa 等[6]研究發(fā)現(xiàn)品牌忠誠度高的優(yōu)勢(shì)企業(yè)通過收獲經(jīng)驗(yàn)曲線效益，建立消費(fèi)者與企業(yè)自身的轉(zhuǎn)移成本。Clark 等[7]實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于售價(jià)1萬美元左右的私人汽車，每推遲一天推向市場(chǎng)，就會(huì)損失利潤(rùn)100萬美元。Stalk[8]認(rèn)為企業(yè)獲取“基于時(shí)間”的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)主要有4種方法：快速生產(chǎn)、快速售出、快速創(chuàng)新、建立重視時(shí)間競(jìng)爭(zhēng)的戰(zhàn)略。企業(yè)創(chuàng)新速度與其他企業(yè)間的差距呈正比，從而使得企業(yè)能有較長(zhǎng)的收益獲得周期。Kessler 等[9]發(fā)現(xiàn)提高創(chuàng)新速度能使企業(yè)獲得先入優(yōu)勢(shì)，從而快速獲得市場(chǎng)占比。Menon 等[10]認(rèn)為加快創(chuàng)新速度可以使企業(yè)擁有更多的市場(chǎng)份額，從而一定程度上降低企業(yè)成本。

關(guān)于創(chuàng)新速度的影響因素，學(xué)術(shù)界主要從企業(yè)層面展開相關(guān)研究。Souder[11]指出研發(fā)團(tuán)隊(duì)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)思路、用戶的參與程度以及與供應(yīng)商的合作程度等因素都會(huì)對(duì)創(chuàng)新速度產(chǎn)生一定的影響。Rown 等[12]發(fā)現(xiàn)研發(fā)人員的個(gè)人因素對(duì)創(chuàng)新速度具有重要影響，如學(xué)習(xí)能力、成長(zhǎng)經(jīng)歷、思考方法、風(fēng)險(xiǎn)偏好等。Rice 等[13]指出在創(chuàng)新中會(huì)面臨著企業(yè)部門的各種困難，如果領(lǐng)導(dǎo)層能及早關(guān)注并支持創(chuàng)新，那么創(chuàng)新資源的使用效率更高同時(shí)創(chuàng)新速度也會(huì)越快。莫長(zhǎng)煒[14]通過對(duì)手機(jī)行業(yè)的研究，發(fā)現(xiàn)企業(yè)采取的精明經(jīng)濟(jì)成本領(lǐng)先戰(zhàn)略、苗條經(jīng)濟(jì)成本領(lǐng)先戰(zhàn)略與產(chǎn)品創(chuàng)新速度正相關(guān)，簡(jiǎn)樸經(jīng)濟(jì)成本領(lǐng)先、規(guī)模經(jīng)濟(jì)成本領(lǐng)先、以及延展經(jīng)濟(jì)成本領(lǐng)先戰(zhàn)略對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新速度的影響并不明顯。蔡瑞林等[15]實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新速度受到企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略正向作用。宋浩亮[16]進(jìn)一步提出，企業(yè)在戰(zhàn)略準(zhǔn)則、戰(zhàn)略范圍和戰(zhàn)略導(dǎo)向上的選擇均會(huì)在一定程度上影響技術(shù)創(chuàng)新速度。單鵬和裴佳音[17]研究發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)導(dǎo)向的先行性維度與創(chuàng)新速度呈現(xiàn)倒U型關(guān)系。韓德昌和關(guān)凱瀛[18]研究認(rèn)為跨功能單位合作對(duì)新產(chǎn)品創(chuàng)新性和上市速度均有顯著的直接影響。穆鴻聲和晁鋼令[19]通過對(duì)211家企業(yè)的調(diào)查，研究發(fā)現(xiàn)組織結(jié)構(gòu)、人員配置、組織溝通對(duì)技術(shù)創(chuàng)新速度存在顯著影響作用。馬永遠(yuǎn)等[20]分析了環(huán)境不確定性背景下，企業(yè)家的導(dǎo)向與創(chuàng)新速度關(guān)系不顯著，但企業(yè)家導(dǎo)向有助于加快新產(chǎn)品開發(fā)團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新速度。

關(guān)于創(chuàng)新政策與創(chuàng)新成果的關(guān)系，Wegloop[21]首先提出有關(guān)創(chuàng)新技術(shù)政策ITP的概念，并指出創(chuàng)新政策應(yīng)當(dāng)具有戰(zhàn)略視野意識(shí)。Lundvall 等[22]認(rèn)為創(chuàng)新政策是科學(xué)與經(jīng)濟(jì)政策相互協(xié)調(diào)的結(jié)果，則創(chuàng)新政策側(cè)重整體創(chuàng)新。Aghion 等[23]把企業(yè)創(chuàng)新中得到的產(chǎn)業(yè)扶持政策歸納為競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)和資源效應(yīng)，政府在一定程度上促進(jìn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。Schot[24]認(rèn)為創(chuàng)新政策要高瞻遠(yuǎn)矚，包括預(yù)見性、試驗(yàn)性、融合性，從而制定新的制度。Zucker 等[25]研究認(rèn)為，政府產(chǎn)業(yè)扶持政策包括：營造良好的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、簡(jiǎn)化行政審批手續(xù)、降低進(jìn)入壁壘、放松行業(yè)管制、加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等，從而加速潛在企業(yè)的進(jìn)入和末位企業(yè)的淘汰，激勵(lì)企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新方面投入更多資源，并擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模以獲得優(yōu)勢(shì)。

通過現(xiàn)有研究可知，關(guān)于創(chuàng)新速度的界定，學(xué)術(shù)界主要從微觀企業(yè)層面加以界定，更多側(cè)重產(chǎn)品創(chuàng)新速度。在創(chuàng)新速度的重要性上，學(xué)術(shù)界研究結(jié)論比較一致。同樣，關(guān)于創(chuàng)新速度的影響因素，目前相關(guān)的研究也主要從微觀層面展開，主要包括企業(yè)家導(dǎo)向、組織機(jī)構(gòu)、跨單位合作、企業(yè)戰(zhàn)略、創(chuàng)新成本、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、用戶參與、供應(yīng)商支持、研發(fā)人員特質(zhì)、人員配置等等。關(guān)于創(chuàng)新政策與創(chuàng)新的關(guān)系，學(xué)術(shù)界研究了創(chuàng)新政策的作用機(jī)制，普遍認(rèn)識(shí)到創(chuàng)新政策的重要性?？傮w上，尚有以下問題值得進(jìn)一步深入研究：

第一，創(chuàng)新速度不僅僅是微觀概念，宏觀上也包括產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度、國家或區(qū)域創(chuàng)新速度，從這個(gè)角度加以界定并進(jìn)行相關(guān)研究深入不足。

第二，創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的作用機(jī)理，比如創(chuàng)新政策通過中介變量企業(yè)研發(fā)投入對(duì)創(chuàng)新速度產(chǎn)生影響，這方面的分析研究也有待加強(qiáng)。

第三，創(chuàng)新政策涵蓋供給、需求和環(huán)境三個(gè)方面[26]。對(duì)創(chuàng)新政策的總體測(cè)度學(xué)術(shù)界存在較大爭(zhēng)議，研究需要拓展，并進(jìn)一步研究其對(duì)創(chuàng)新速度的績(jī)效。此外，政府研發(fā)補(bǔ)貼是供給政策的重要手段和途徑之一，其對(duì)創(chuàng)新速度的績(jī)效也有待進(jìn)一步的研究。

第四，創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的作用，除了其平均彈性系數(shù)外，還有作用規(guī)律方面的問題，即創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的影響不一定是線性效應(yīng)，也可能存在非線性效應(yīng)，有必要對(duì)此進(jìn)行深入探究。

本文以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為例，首先對(duì)宏觀創(chuàng)新速度進(jìn)行界定并從理論上分析創(chuàng)新政策和政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新速度的作用機(jī)制，進(jìn)而在此基礎(chǔ)上提出相關(guān)基本假設(shè)。在對(duì)創(chuàng)新政策進(jìn)行測(cè)度的前提下，文章同時(shí)基于聯(lián)立方程、面板數(shù)據(jù)、面板門檻回歸等模型全面分析創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的作用機(jī)制和內(nèi)在規(guī)律。

二、創(chuàng)新政策的作用機(jī)制

(一)創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的作用機(jī)制

創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的作用機(jī)制從宏觀角度來說包括直接與間接兩種形式。其中，直接機(jī)制是指創(chuàng)新政策直接對(duì)創(chuàng)新速度產(chǎn)生影響，間接機(jī)制是指創(chuàng)新政策通過諸如企業(yè)研發(fā)投入等中介變量對(duì)創(chuàng)新速度產(chǎn)生正向或負(fù)向影響。當(dāng)然直接機(jī)制發(fā)揮作用也離不開企業(yè)加大研發(fā)投入，所以直接機(jī)制更多是機(jī)理性質(zhì)，而間接機(jī)制更多是手段性質(zhì)。創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的作用機(jī)制如圖1所示。

圖1 創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的作用機(jī)制

概括起來，本文認(rèn)為創(chuàng)新政策的直接機(jī)制包括基礎(chǔ)研發(fā)、政府需求、軍民融合、產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向、園區(qū)建設(shè)和創(chuàng)新服務(wù)6個(gè)方面。

第一，基礎(chǔ)研發(fā)。就是國家通過重視基礎(chǔ)研發(fā)投入，從而獲得重大原始創(chuàng)新，進(jìn)而推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。如量子通訊技術(shù)、新材料技術(shù)、醫(yī)藥技術(shù)等，技術(shù)研究具有投入大、周期長(zhǎng)的特點(diǎn)，但一旦取得突破，其作用往往是革命性的，會(huì)推動(dòng)創(chuàng)新飛速發(fā)展。

第二，政府需求。政府可以通過加大政府科技購買量來促進(jìn)企業(yè)提高創(chuàng)新速度，如政府辦公信息化、國防重大科技、政府重大民生工程技術(shù)需求等。

第三，軍民融合。將部分國防尖端科技技術(shù)轉(zhuǎn)為民用，可以充分發(fā)揮科技對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的帶動(dòng)作用，從而提高創(chuàng)新速度。哪些技術(shù)可以轉(zhuǎn)化為民用，在多大范圍可以轉(zhuǎn)化為民用，這也是創(chuàng)新政策的一部分。

第四，產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向。產(chǎn)業(yè)政策是國家與地方政府非常重要的創(chuàng)新政策，當(dāng)然也是經(jīng)濟(jì)政策的一種。國家關(guān)于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的政策支持無疑會(huì)吸引大量企業(yè)加入，從而提高創(chuàng)新速度。

第五，園區(qū)建設(shè)。產(chǎn)業(yè)屬于領(lǐng)域，而園區(qū)屬于區(qū)域，兩者缺一不可。產(chǎn)業(yè)園區(qū)政策有利于促進(jìn)同類企業(yè)與相關(guān)企業(yè)集聚，促進(jìn)資金、技術(shù)、人才融合，從而加快創(chuàng)新速度。

第六，創(chuàng)新服務(wù)。創(chuàng)新服務(wù)政策屬于環(huán)境政策，如科技中介、科技成果轉(zhuǎn)化政策等，良好的創(chuàng)新服務(wù)體系有利于從根本上提高行政服務(wù)效率，從而顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新速度的提升。

創(chuàng)新政策的間接機(jī)制，包括供給、需求以及環(huán)境三方面的相關(guān)政策對(duì)研發(fā)投入的促進(jìn)作用，其中供給政策、需求政策的作用更為直接和明顯，環(huán)境政策相對(duì)而言比較溫和。研發(fā)投入包括研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和研發(fā)人員投入，兩者缺一不可。

基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

H1：創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的提高具有顯著的貢獻(xiàn)，其彈性系數(shù)為正數(shù)。

H2：創(chuàng)新政策通過激勵(lì)企業(yè)增加研發(fā)投入的途徑間接影響創(chuàng)新速度，其對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的彈性系數(shù)為正數(shù)。

H3：企業(yè)研發(fā)投入對(duì)創(chuàng)新速度具有顯著的貢獻(xiàn)，其彈性系數(shù)為正數(shù)。

H4：政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新速度的提高具有顯著的貢獻(xiàn)，其彈性系數(shù)為正數(shù)。

H5：政府研發(fā)補(bǔ)貼通過激勵(lì)企業(yè)增加研發(fā)投入的途徑對(duì)提高創(chuàng)新速度產(chǎn)生間接影響，其對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的彈性系數(shù)為正數(shù)。

其中H3是H4和H5的前提，如果H3不成立，那么后續(xù)假設(shè)也不成立。

(二)創(chuàng)新政策的非線性作用機(jī)制

彈性系數(shù)可能存在非線性關(guān)系和門檻效應(yīng)是在研究創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的非線性作用機(jī)制時(shí)需要考慮的兩塊內(nèi)容。這兩者是同一問題的兩個(gè)方面，同時(shí)進(jìn)行分析有助于解釋與分析創(chuàng)新政策的作用機(jī)制。

1.創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的非線性關(guān)系

當(dāng)創(chuàng)新政策的力度處于較低水平時(shí)，其對(duì)創(chuàng)新速度貢獻(xiàn)的彈性系數(shù)較低，隨著創(chuàng)新政策力度加大，其彈性也逐漸提高，但當(dāng)創(chuàng)新政策力度進(jìn)一步加大時(shí)，受邊際效用遞減規(guī)律的影響，其彈性系數(shù)會(huì)有所降低。政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新速度的非線性作用機(jī)制與之類似，故本文針對(duì)創(chuàng)新政策和政府研發(fā)補(bǔ)貼提出如下兩個(gè)前提假設(shè)：

H6：創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)呈倒U型曲線，其中，處于中等水平的創(chuàng)新政策的彈性系數(shù)最大。

H7：政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)呈倒U型曲線，且彈性系數(shù)在研發(fā)補(bǔ)貼處于中等水平時(shí)最大。

2.創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的門檻效應(yīng)

另外，非線性作用機(jī)制的體現(xiàn)也可能是門檻效應(yīng)，只不過門檻效應(yīng)中創(chuàng)新政策的彈性是不連續(xù)的，分為兩個(gè)或者更多個(gè)彈性區(qū)域，每個(gè)區(qū)域的彈性系數(shù)是線性的。門檻效應(yīng)與連續(xù)彈性的非線性效應(yīng)只是看問題的角度不同，同時(shí)進(jìn)行分析有利于總結(jié)創(chuàng)新政策的作用規(guī)律。政府研發(fā)補(bǔ)貼的情況類似，為此，將H6、H7換成相應(yīng)的門檻效應(yīng)假設(shè)如下：

H8：創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度具有政策的門檻效應(yīng)，當(dāng)前者處于中等水平時(shí)，其對(duì)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)最大。

H9：政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新速度具有政府研發(fā)補(bǔ)貼的門檻效應(yīng)，當(dāng)前者處于中等水平時(shí)，其對(duì)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)最大。

三、研究方法與數(shù)據(jù)

(一)基本研究框架

本文的研究基礎(chǔ)框架是在對(duì)創(chuàng)新政策進(jìn)行測(cè)度并在理論上分析其對(duì)創(chuàng)新速度的作用機(jī)制前提下，運(yùn)用聯(lián)立方程模型從直接和間接兩個(gè)方面研究創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的作用機(jī)制，并得到其彈性系數(shù)的均值，從而對(duì)創(chuàng)新政策的績(jī)效做個(gè)基本判斷。

但由于聯(lián)立方程模型的局限性，不宜分析創(chuàng)新政策的作用規(guī)律，因此本文又采用面板數(shù)據(jù)和面板門檻模型來研究創(chuàng)新政策、政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新速度的線性與非線性作用機(jī)制。

(二)創(chuàng)新政策測(cè)度

本文創(chuàng)新政策從創(chuàng)新政策的整體水平和政府研發(fā)補(bǔ)貼兩個(gè)角度進(jìn)行分析，兩者都是供給政策的重要組成部分。同時(shí)，由于前者缺乏直接數(shù)據(jù)，故對(duì)創(chuàng)新政策的測(cè)度是進(jìn)行實(shí)證分析的前提。

關(guān)于創(chuàng)新政策的測(cè)度問題尚未形成一個(gè)統(tǒng)一的看法。其中，政策文本量化分析、指標(biāo)體系構(gòu)建以及模型評(píng)價(jià)等是當(dāng)下創(chuàng)新政策的主要評(píng)價(jià)方法。Gray等[27]較早定量研究法律變革指數(shù)，開創(chuàng)了政策量化評(píng)估的研究。Lis 等[28]和Hultink 等[29]學(xué)者采用指標(biāo)體系對(duì)創(chuàng)新政策進(jìn)行量化，Ruiz 等[30]提出PMC政策評(píng)價(jià)模型，F(xiàn)reitas等[31]和高峰等[32]采用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法，基于政策文本進(jìn)行量化評(píng)價(jià)。這些測(cè)度方法原理不一，各有優(yōu)劣，目前尚未取得共識(shí)。

本文在Griliches-Jaffe知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)[33～34]的基礎(chǔ)上，建立新的創(chuàng)新政策測(cè)度模型。生產(chǎn)函數(shù)中，全要素生產(chǎn)率包括技術(shù)進(jìn)步與管理兩大要素[35]。當(dāng)然生產(chǎn)函數(shù)的研究視角包括微觀與宏觀兩大視角，從宏觀角度，就是技術(shù)進(jìn)步與政策，因?yàn)楹暧^管理就是政策。如果從全要素生產(chǎn)率中剔除技術(shù)進(jìn)步因素，那么剩下的就是政策。

知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)與Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)類似，具體形式如下：

Y=AKαLβ

(1)

在公式(1)中，Y代表創(chuàng)新產(chǎn)出，K代表企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)，L代表研發(fā)勞動(dòng)力，A代表全要素生產(chǎn)率，α、β均為彈性系數(shù)。

參考俞立平等[36]學(xué)者的相關(guān)研究，將創(chuàng)新自身技術(shù)進(jìn)步變量T引入知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)，這樣就可以將技術(shù)進(jìn)步因素從全要素生產(chǎn)率中剝離，從而進(jìn)行創(chuàng)新政策的測(cè)度。當(dāng)然這里的創(chuàng)新政策囊括科技創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)等多個(gè)方面。

本文用信息技術(shù)作為創(chuàng)新本身技術(shù)進(jìn)步的替代變量。信息技術(shù)是近20年來創(chuàng)新領(lǐng)域最活躍的技術(shù)，包含了互聯(lián)網(wǎng)、智能設(shè)備、科技信息服務(wù)資源共享等諸多促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的要素。因此，本文基于公式(1)，在函數(shù)中引入信息技術(shù)變量T：

Y=A′KαLβTγ

(2)

公式(2)中的A′是引入信息技術(shù)后的全要素生產(chǎn)率，就是創(chuàng)新政策?？梢圆捎肦ay 等[37]的RD模型，并結(jié)合Malmquist與DEA分析，通過計(jì)算得到A′。

需要注意的是，創(chuàng)新政策區(qū)別于流量指標(biāo)，具有其存量性質(zhì)，而公式(2)中計(jì)算分解得出的結(jié)果是流量性質(zhì)，可以通過公式(3)轉(zhuǎn)化為存量指標(biāo)，即創(chuàng)新政策：

(3)

(三)聯(lián)立方程模型

聯(lián)立方程式模型作為一種分析多變量之間復(fù)雜相關(guān)關(guān)系的方法，它集成了多元分析、路徑分析等多種分析技術(shù)，比較適合應(yīng)用于分析變量之間的復(fù)雜關(guān)系。聯(lián)立方程模型的估計(jì)方法主要采用由Wold 等[38]提出的偏最小二乘法PLS(Partial Least Squares)，該方法在變量較多、互相關(guān)聯(lián)且觀測(cè)數(shù)據(jù)較少時(shí)，相比于最小二乘估計(jì)法具有更大優(yōu)勢(shì)。

在創(chuàng)新政策與創(chuàng)新速度的關(guān)系中，根據(jù)前文分析，建立如圖2所示的聯(lián)立方程模型。對(duì)于創(chuàng)新政策而言，它具有三重作用機(jī)制，第一是對(duì)創(chuàng)新速度的直接作用，第二是對(duì)研發(fā)投入的間接作用，第三是對(duì)創(chuàng)新成果的作用。研發(fā)投入的作用包括兩個(gè)部分，第一是對(duì)創(chuàng)新成果的貢獻(xiàn)，第二是對(duì)創(chuàng)新速度的貢獻(xiàn)。創(chuàng)新速度的貢獻(xiàn)只有一個(gè)，就是對(duì)創(chuàng)新成果的貢獻(xiàn)。

圖2 創(chuàng)新各變量之間關(guān)系模型

(四)面板數(shù)據(jù)模型

為深入探究創(chuàng)新政策P1、政府研發(fā)補(bǔ)貼P2對(duì)創(chuàng)新速度的影響機(jī)制，建立模型：

log(S)=c0+c1log[K(-1)]+c2log[(L(-1)]+c3log[P1(-1)]+c4log2[P1(-1)]

(4)

log(S)=c0+c1log[K(-1)]+c2log[(L(-1)]+c3log[P2(-1)]+c4log2[P2(-1)]

(5)

在公式(4)和公式(5)中，所有變量均選擇了滯后期，這是因?yàn)檠邪l(fā)經(jīng)費(fèi)、研發(fā)人員以及創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的作用有滯后期。分成兩個(gè)公式的原因是創(chuàng)新政策P1已經(jīng)包括了政府研發(fā)補(bǔ)貼P2。兩個(gè)公式均采用面板數(shù)據(jù)模型[39]進(jìn)行估計(jì)，面板數(shù)據(jù)模型目前已經(jīng)得到比較廣泛的應(yīng)用，具有較高的自由度，能有效地降低多重共線的影響，并對(duì)模型的估計(jì)精度和估計(jì)效果有一定程度的提升。同時(shí)，缺失的重要變量不會(huì)對(duì)其中的固定效應(yīng)模型造成顯著影響，從而也有利于緩解由于創(chuàng)新速度影響因素缺失帶來的不良結(jié)果。

至于面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)方法，考慮到變量的內(nèi)生性，本文采用Blundell等[40]學(xué)者提出的系統(tǒng)廣義矩法SYS-GMM進(jìn)行估計(jì)，工具變量選取自變量的1階滯后項(xiàng)，由于公式(4)、(5)中自變量已經(jīng)滯后1期，所以工具變量實(shí)際上是自變量在滯后1期的基礎(chǔ)上二次滯后，即自變量滯后2期后的結(jié)果。

(五)面板門檻回歸模型

在上述基礎(chǔ)上，研究創(chuàng)新政策、政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新速度貢獻(xiàn)存在政策門檻效應(yīng)的可能性，最終本文采用Hansen[41]提出的面板門檻回歸模型對(duì)其進(jìn)行估計(jì)檢驗(yàn)。

僅考慮單門檻的情況下，以創(chuàng)新政策P1的自身門檻為例，如果存在一個(gè)創(chuàng)新政策門檻水平τ使得其對(duì)創(chuàng)新速度貢獻(xiàn)的彈性系數(shù)在P1≤τ和P1>τ兩個(gè)區(qū)間內(nèi)呈現(xiàn)出明顯的不同。即，數(shù)據(jù)處于P1≤τ區(qū)間時(shí)，其對(duì)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)為θ1；而數(shù)據(jù)處于P1>τ區(qū)間時(shí)，系數(shù)值轉(zhuǎn)變?yōu)棣?，其中，θ1≠θ2。

(6)

同理，本文構(gòu)建政府研發(fā)補(bǔ)貼P2的單門檻模型如下：

(7)

公式(6)、(7)均是以單門檻為例進(jìn)行的說明，對(duì)于多門檻的情況，原理類似，只不過隨著門檻增多，彈性系數(shù)的種類也增多，具體需要進(jìn)行雙門檻乃至更多門檻的檢驗(yàn)。

(六)研究數(shù)據(jù)

本文以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為例進(jìn)行研究，用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)來研究宏觀的創(chuàng)新政策比較具有代表性。關(guān)于創(chuàng)新速度S的選取，由于它是個(gè)次生指標(biāo)，所以首先必須找到創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)。在宏觀層面，創(chuàng)新產(chǎn)出的選取主要有兩個(gè)指標(biāo)，一是新產(chǎn)品銷售收入，二是專利數(shù)量。同時(shí)，由于發(fā)明專利有其自身的特殊性，其從申請(qǐng)到獲得授權(quán)往往要耗費(fèi)將近3年的時(shí)長(zhǎng)。為了準(zhǔn)確衡量創(chuàng)新產(chǎn)出，需要在研究中引入3年左右的滯后期，進(jìn)而導(dǎo)致最新數(shù)據(jù)在最近3年里的缺失。所以本文參考Griliches[42]等學(xué)者的研究，選取新產(chǎn)品銷售收入指標(biāo)衡量企業(yè)的創(chuàng)新成果，同時(shí)，相比于專利數(shù)量，新產(chǎn)品銷售收入在一定程度上體現(xiàn)了市場(chǎng)對(duì)創(chuàng)新的認(rèn)可度。關(guān)于創(chuàng)新速度變量的選取，最直接的做法是采用新產(chǎn)品銷售收入的年度增長(zhǎng)率表示，但是這種方法比較粗糙：第一，它對(duì)經(jīng)濟(jì)周期比較敏感，短期數(shù)據(jù)不能說明問題；第二，不能很好地體現(xiàn)創(chuàng)新規(guī)律，比如某年創(chuàng)新成效顯著，當(dāng)年新產(chǎn)品銷售收入增長(zhǎng)率肯定較高，但第二年往往會(huì)回落，而且越是創(chuàng)新成效顯著的企業(yè)，越難以保持持續(xù)增長(zhǎng)。所以本文另辟蹊徑，采用新產(chǎn)品銷售收入相對(duì)基年的增長(zhǎng)數(shù)量表示，由于采用一年數(shù)據(jù)作為基年不夠穩(wěn)健，所以采用1999—2001年期間3年的均值作為基年數(shù)據(jù)。最終，文章的實(shí)際數(shù)據(jù)為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在2002—2019年期間的省際面板數(shù)據(jù)。投入產(chǎn)出變量的滯后期經(jīng)綜合考慮確定為1年。

此外，相關(guān)變量企業(yè)研發(fā)人員投入、政府研發(fā)補(bǔ)貼和企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入分別通過研發(fā)人員折合全時(shí)當(dāng)量、政府資金和企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出進(jìn)行衡量。

關(guān)于創(chuàng)新政策的測(cè)度，需要將信息技術(shù)發(fā)展變量引入其中，參考俞立平[43]和李坤望等[44]學(xué)者的相關(guān)研究，同時(shí)為了能夠較好兼顧不同信息技術(shù)的發(fā)展，本文最終運(yùn)用電信業(yè)務(wù)額作為模型中的替代變量，電信業(yè)務(wù)額包括信息技術(shù)的主要領(lǐng)域，具有一定的代表性。測(cè)度出的創(chuàng)新政策也是面板數(shù)據(jù)，其均值如圖3所示。

圖3 全國平均創(chuàng)新政策

在數(shù)據(jù)方面，全國31個(gè)省份(不包含港澳臺(tái)地區(qū))，由于新疆、寧夏、青海和西藏的數(shù)據(jù)缺失較多，考慮到數(shù)據(jù)填補(bǔ)的困難和數(shù)據(jù)本身的準(zhǔn)確性，本文對(duì)上述四個(gè)地區(qū)進(jìn)行刪除處理。同時(shí)，為了模型的精確性，根據(jù)物價(jià)指數(shù)對(duì)實(shí)際模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行平減，最終得到變量描述性統(tǒng)計(jì)，見表1。

表1 變量描述統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果

(一)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

考慮到無論是對(duì)于創(chuàng)新速度還是對(duì)于創(chuàng)新產(chǎn)出，基于聯(lián)立方程或者面板數(shù)據(jù)模型，研究數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性如何都是一個(gè)繞不開的問題，因此在數(shù)據(jù)回歸之前必須對(duì)其進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。同時(shí)，考慮到單一的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法不利于實(shí)證分析的穩(wěn)健性，本文最終采用LLC、ADF、PP三種方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，所有變量經(jīng)過1階差分后均成為平穩(wěn)序列。

表2 變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

(二)聯(lián)立方程回歸結(jié)果

聯(lián)立方程回歸結(jié)果如圖4所示。創(chuàng)新政策、研發(fā)補(bǔ)貼、企業(yè)研發(fā)投入對(duì)創(chuàng)新速度解釋的擬合優(yōu)度僅為0.146，總體較低，說明創(chuàng)新速度的影響機(jī)制還有待繼續(xù)深入。企業(yè)研發(fā)投入、創(chuàng)新政策、政府研發(fā)補(bǔ)貼、創(chuàng)新速度對(duì)創(chuàng)新成果的擬合優(yōu)度為0.894，水平較高，較好地解釋了創(chuàng)新成果。創(chuàng)新政策、政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新投入的擬合優(yōu)度為0.755，也處于較高水平。

圖4 聯(lián)立方程回歸結(jié)果

創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)為0.169，但經(jīng)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)顯示該結(jié)果并不顯著，故H1不成立。

創(chuàng)新政策對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的彈性系數(shù)在10%的顯著性水平下通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，其數(shù)值為0.099。研發(fā)投入對(duì)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)為0.409，并且在1%的顯著性水平下通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，故H2和H3得到驗(yàn)證，政府研發(fā)投入對(duì)創(chuàng)新速度的彈性為正，并且創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度具有間接作用機(jī)制。

政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新速度的彈性為-0.121，對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的彈性系數(shù)為0.854，前者沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，故H4不成立。后者在1%的顯著性水平下通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，且水平較高。同時(shí)，研發(fā)投入對(duì)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)在1%的顯著性水平下通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，其值為0.409，故H5得到驗(yàn)證，即政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新速度具有間接作用機(jī)制。

總體上，創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的作用體現(xiàn)在間接作用機(jī)制，其直接作用機(jī)制并不顯著。

(三)面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)結(jié)果

采用面板數(shù)據(jù)模型對(duì)創(chuàng)新政策、政府研發(fā)補(bǔ)貼與創(chuàng)新速度可能存在的非線性關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證和估計(jì)。模型估計(jì)方法采用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)SYS-GMM法，并選取滯后1階的自變量作為工具變量，由于自變量本身已經(jīng)經(jīng)過滯后1期的處理，所以工具變量實(shí)際上滯后2期。因創(chuàng)新政策包括了所有創(chuàng)新政策的總和，而政府研發(fā)補(bǔ)貼屬于供給政策，屬于創(chuàng)新政策構(gòu)成中的一部分，所以需要分別估計(jì)。兩者進(jìn)行估計(jì)時(shí)均在隨機(jī)效應(yīng)模型的基礎(chǔ)上，通過Hausman檢驗(yàn)結(jié)果來判斷是否采用該模型，兩者檢驗(yàn)結(jié)果均拒絕原假設(shè)，即對(duì)于本文數(shù)據(jù)來說，固定效應(yīng)模型相比于隨機(jī)效應(yīng)模型更為合適，具體結(jié)果如表3所示。

表3 創(chuàng)新政策非線性效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度彈性系數(shù)的1次項(xiàng)、2次項(xiàng)均通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，并且回歸系數(shù)為正數(shù)，也就是說，創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度呈U型曲線，因?yàn)閁型曲線的頂點(diǎn)為負(fù)數(shù)，沒有意義，所以實(shí)際上創(chuàng)新政策均處在U型曲線的右半端，隨著創(chuàng)新政策力度加大，對(duì)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)也在加大，這樣H6就沒有得到檢驗(yàn)。根本原因是，中國的創(chuàng)新政策還有很大的成長(zhǎng)空間，離邊際效用遞減還有較大距離，換句話說，中國創(chuàng)新政策的績(jī)效正位于規(guī)模報(bào)酬遞增階段。

表3結(jié)果顯示政府研發(fā)補(bǔ)貼變量的1次項(xiàng)和2次項(xiàng)均未通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，故政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新速度不具有非線性效應(yīng)。同樣聯(lián)立方程模型的結(jié)果顯示政府研發(fā)補(bǔ)貼與創(chuàng)新速度無顯著關(guān)系，故H7沒有得到驗(yàn)證。

(四)創(chuàng)新政策的門檻效應(yīng)估計(jì)

創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度作用的門檻效應(yīng)估計(jì)，其中，門檻變量為創(chuàng)新政策本身。首先，單門檻檢驗(yàn)結(jié)果顯示F檢驗(yàn)值為10.495，相伴概率P值為0.001，即存在單門檻，在此基礎(chǔ)上再進(jìn)行雙門檻回歸，結(jié)果顯示F檢驗(yàn)值為3.492，相伴概率P值為0.075，在5%的顯著性水平下沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。即在一定顯著性水平下，該自身門檻效應(yīng)估計(jì)不存在雙門檻，故本文最終運(yùn)用單門檻模型估計(jì)，估計(jì)結(jié)果見表4。當(dāng)創(chuàng)新政策的對(duì)數(shù)小于等于-1.270時(shí)，其對(duì)創(chuàng)新速度的彈性沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，當(dāng)創(chuàng)新政策的對(duì)數(shù)大于-1.270時(shí)，其對(duì)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)為0.283，通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。也就是說，創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的貢獻(xiàn)存在“啟動(dòng)門檻”，過低的創(chuàng)新政策無法促進(jìn)創(chuàng)新速度。處于低水平的數(shù)據(jù)總數(shù)為45條，處于高水平的數(shù)據(jù)有387條，絕大多數(shù)數(shù)據(jù)處在高水平，這樣H8就沒有得到檢驗(yàn)。

表4 創(chuàng)新政策自身的門檻效應(yīng)

繼續(xù)進(jìn)行政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新速度作用自身的門檻效應(yīng)估計(jì)。首先，對(duì)單門檻的存在性進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示F值為20.617，相伴概率P值為0.000，故單門檻的存在性得到驗(yàn)證。在此基礎(chǔ)上，本文更進(jìn)一步地對(duì)雙門檻的存在性進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示F值為18.571，相伴概率P值為0.000，雖然該回歸結(jié)果在統(tǒng)計(jì)學(xué)層面上通過了檢驗(yàn)，但第二階段的數(shù)據(jù)較少，僅有3條，可能是由于異常點(diǎn)的原因，因此在實(shí)際層面上研究?jī)r(jià)值不大，故本文最終采用單門檻模型，具體結(jié)果如表5所示。

表5 政府研發(fā)補(bǔ)貼自身的門檻效應(yīng)

表5(續(xù))

當(dāng)政府研發(fā)補(bǔ)貼的對(duì)數(shù)小于等于6.446時(shí)，其對(duì)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)為0.217，通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)；當(dāng)政府研發(fā)補(bǔ)貼的對(duì)數(shù)大于6.446時(shí)，其對(duì)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)反而有所降低，數(shù)值為0.016，但該結(jié)果沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。處于低水平門檻的數(shù)據(jù)總數(shù)為33條，處于高水平的數(shù)據(jù)有399條，絕大多數(shù)數(shù)據(jù)處在高水平，故H9沒有得到檢驗(yàn)。從分析結(jié)果可以看出，對(duì)于政府研發(fā)補(bǔ)貼而言，其對(duì)創(chuàng)新速度的貢獻(xiàn)具有低門檻效應(yīng)，即政府研發(fā)補(bǔ)貼維持在一個(gè)相對(duì)較少的適當(dāng)范圍內(nèi)，其對(duì)創(chuàng)新速度的促進(jìn)作用較為顯著，過多的政府研發(fā)補(bǔ)貼反而無法有效促進(jìn)創(chuàng)新速度的提高。

五、研究結(jié)論

(一)創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的直接作用機(jī)制有待提升

創(chuàng)新政策的直接機(jī)制包括基礎(chǔ)研發(fā)、政府需求、軍民融合、產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向、園區(qū)建設(shè)、創(chuàng)新服務(wù)6個(gè)方面，理論上這6個(gè)方面如果成效顯著，均能對(duì)提升創(chuàng)新速度產(chǎn)生積極影響。但創(chuàng)新政策對(duì)速度的平均彈性并沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，故本文進(jìn)一步通過面板門檻回歸研究其內(nèi)在作用機(jī)制，結(jié)果顯示當(dāng)創(chuàng)新政策處在高水平時(shí)，對(duì)創(chuàng)新速度的彈性為正。同樣地，政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新速度的平均彈性也沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，只有當(dāng)政府研發(fā)補(bǔ)貼處在低水平時(shí)，其對(duì)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)為正。因此，要提升創(chuàng)新速度，可以進(jìn)一步增大創(chuàng)新政策頒布力度，但不宜盲目增加政府財(cái)政補(bǔ)貼。

聯(lián)立方程估計(jì)是對(duì)彈性系數(shù)的一種平均估計(jì)，一般不能估計(jì)非線性關(guān)系，而結(jié)合面板門檻回歸模型可以在平均估計(jì)的基礎(chǔ)上更深入地對(duì)創(chuàng)新政策與創(chuàng)新速度兩者之間的影響機(jī)制進(jìn)行分析。

(二)創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的間接作用機(jī)制良好

從聯(lián)立方程的估計(jì)結(jié)果可以看出，創(chuàng)新政策對(duì)企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的彈性系數(shù)為0.099，政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的彈性系數(shù)為0.854，而企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)為0.409，這樣創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度間接效應(yīng)的彈性系數(shù)就是0.040，而政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新速度間接效應(yīng)的彈性系數(shù)就是0.349，也就是說，政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新速度的間接作用相比于創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的影響更為顯著。

(三)創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的彈性隨政策力度加大而加大

面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新速度的彈性呈現(xiàn)U型曲線，并且所有數(shù)據(jù)均位于U型曲線的右半部分，也就是說，隨著頒布創(chuàng)新政策數(shù)量的提高，其對(duì)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)越來越大；面板門檻回歸模型估計(jì)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)創(chuàng)新政策處在低水平時(shí)，其與創(chuàng)新速度無關(guān)，當(dāng)創(chuàng)新政策處在高水平時(shí)，其對(duì)創(chuàng)新速度的彈性為正。這兩個(gè)結(jié)果是類似的，可以互相支持。

(四)政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新速度的績(jī)效不佳

聯(lián)立方程估計(jì)結(jié)果表明，政府研發(fā)補(bǔ)貼與創(chuàng)新速度無關(guān)。面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)結(jié)果也表明，政府研發(fā)補(bǔ)貼與創(chuàng)新速度之間不存在非線性關(guān)系。面板門檻模型估計(jì)結(jié)果也表明，只有當(dāng)政府研發(fā)補(bǔ)貼較低時(shí)，其對(duì)創(chuàng)新速度貢獻(xiàn)才比較顯著?？傮w上，政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新速度的績(jī)效不佳。其深層次的原因有兩個(gè)，一是政府研發(fā)補(bǔ)貼績(jī)效不高，其資源分配還需要優(yōu)化；二是政府研發(fā)補(bǔ)貼往往會(huì)補(bǔ)助那些關(guān)系到國計(jì)民生的重大創(chuàng)新，或者戰(zhàn)略型新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新領(lǐng)域，創(chuàng)新難度大，一般難以取得較快的創(chuàng)新速度。